MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2753493176 · doi:10.15389/agrobiology.2017.4.803eng

REPRODUCTIVE AND ADAPTATION QUALITIES OF CANADIAN BREEDING HOGS COMMERCIALLY REARED IN LOWER VOLGA REGION

2017· article· en· W2753493176 sur OpenAlexaboutno aff
М И Сложенкина, Д.В. Николаев, Yu.N. Fedorov

Notice bibliographique

RevueSel skokhozyaistvennaya Biologiya · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRussian Science Foundation
Mots-clésPurebredBiologyAnimal scienceLivestockCrossbreedBOARPig breedingVeterinary medicineSemenEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A purchase of foreign genetic material, including Canadian Yorkshire, Landrace and Duroc pigs, in order to increase the productivity of dpmestic pig breeds has recently been a steady trend in Russia.The adaptive ability of pigs is the most important feature determining their availability for industrial growing technology.The purpose of our work was to study the adaptiveness and performance of purebred Yorkshire, Landrace and Duroc pigs of Canadian selection under the conditions of OAO Cossack Holding Krasnodonskoe (Ilovlinskii Region, Volgograd Province), a large regional commercial farm for growing and fattening pigs.The study was carried out in 2013-2014.In assessing natural resistance, the auto microflora of deep skin layers was estimated.The number of erythrocytes, leukocytes, the percentage of leukocytes, the phagocytic index, total blood proteins, protein fractions, and the concentration of immunoglobulins (Ig) G-, M-and A-isotypes in blood serum were also determined as parameters of natural resistance.The reproductive performance of pigs was assessed according to the data of evaluation and livestock records.On fattening, the early maturity, overall, average per day and relative live weight gain were recorded.Sperm production in boar-producers was estimated using conventional methods, based on the volume of ejaculate and sperm concentration and motility.The economic efficiency of different pig breeds was assessed on the basis of analysis of actual and on-farm annual activities.In 2014, the analysis of populations of different breeds showed that there were 832 Yorkshire breeding sows, 50 Landrace breeding sows and 58 Duroc breeding sows.The Yorkshire sows produced 2028 piglets, their livability by weaning reached 90.83 %; for the Landrace breed, there were 85 piglets and 85.88 %, respectively (4.95 % less compared to that in Yorkshire piglets), and for the Duroc breed, these figures were 88 and 85.30 % (5.53 % less compared to that in Yorkshire piglets).Among the five families of the Yorkshire sows, the largest part of the population belonged to the families of Volga (42.17 %), Soya (17.07 %) and Oka (15.86 %).The Landrace breed sows herd was concentrated in the families of Loga (23.81 %) and Luna (23.81 %).The greatest part of the Duroc sows was related to Dakota (28.00 %) and Dama (28.00 %) families.The Yorkshire boars had a fat thickness above 6-7th thoracic vertebrae equal to 14.8 mm, which was 6.61 % less compared to the Landrace breed, and 5.40 % less compared to Duroc breed.The prolificacy of Yorkshire boars was 12.16 heads, which was 0.23 and 1.46 heads more than in Landrace and Duroc breeds, respectively.In assessing the exterior indices, the Yorkshire boars were superior to the boars of Landrace and Duroc breeds by 0.33 and 0.20 points, respectively.The natural resistance characteristics have shown a higher potential for adaptability of the Yorkshire breed to new climatic conditions and technologies.Calculation of economic efficiency of pork production has shown that the income for the Yorkshire piglet sale by live weight was 1,520 and 10,640 rubles higher compared to that for the Landrace and Duroc piglets, and the profitability was 0.86 and 4.99 % higher, respectively; for the carcasses the income exceeding amounted to 0.92 and 5.30 %, respectively.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,258
Score d'incertitude au seuil0,519

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,155
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,127 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSel skokhozyaistvennaya BiologiyaMême sujetAnimal Nutrition and HealthTravaux en français237 207